「PythonでGoogleのPaLM 2 APIを使う方法」

PythonでGoogleのPaLM 2 APIを使う方法

GoogleのLLMをカスタマイズしてアプリケーションに統合する

生成AIは至る所に存在しています。私たちは、その強力なテクノロジーが持つ潜在能力がますます明らかになるにつれ、これにますます多くの企業が投資しているのを目にします。そして、ガートナーは述べています：近い将来、[生成AI]は競争上の優位性と差別化要因になるでしょう。

「近い将来、[生成AI]は競争上の優位性と差別化要因になるでしょう。」

残念ながら、生成AIモデルを開発することは、単なる複雑なエンジニアリング作業だけではなく、通常はかなり高価なプロジェクトです。幸いなことに、私たちはこれを自分自身で開発する必要はありません – APIを使用して既に開発されたものを再利用することができます！ですから、これ以上待つことはありません – 早速、私たちのアプリケーションに統合することで、生成AIをどのように活用できるかを見てみましょう。

この記事では、私たちはGoogleのLLMに対する回答である「PaLM 2」APIを見ていきます。PaLM 2は、Googleの初期モデルよりも約5倍多くのトレーニングデータを使用している、彼らの最新バージョンのPathways Language Modelです。

• VoAGI ニュース、8月16日：テキストをパワーポイントプレゼンテーションに変換するための ChatGPT の利用 • ジェネラティブ AI アプリケーションを構築するための最高の Python ツール チートシート
• コンピュータ科学者がAIを活用して危険なアプリを特定する
• JEN-1に会ってください：テキストまたは音楽表現に応じて条件付けられた高品質な音楽を生成するために、双方向および単方向のモードを組み合わせたユニバーサルAIフレームワーク

この記事では、いくつかのコード例を紹介し、Google Cloudに認証し、Python 3.11を使用してPaLM 2 APIを使用およびカスタマイズする方法を説明します。

1 | はじめに

PaLM 2 APIはGoogle CloudのVertex AIプラットフォームを介してアクセスできます。したがって、API呼び出しを行う前に、Google Cloudアカウントの設定が必要です。ここでサインアップし、サービスを試すために$300の無料クレジットを入手することができます。

アカウントとプロジェクトの設定が完了したら、Vertex AI APIに認証するために使用するサービスアカウントを作成できます。サービスアカウントを使用する理由は、特定のIAM権限のみを与えることで、Google Cloudリソースへのアクセス制御を確保できるからです。私たちのユースケースでは、サービスアカウントにVertex AI Userロールを付与します。これはあなたのユースケースには広すぎるかもしれませんので、利用可能なアクセスロールを確認し、ニーズに合ったものを選択することをお勧めします。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!